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PHP+Redis解决高并发下商品超卖问题

2020-08-02 11:12 1076 查看

对于一些有一定用户量的电商网站,如果只是单纯的使用关系型数据库(如MySQL、Oracle)来做抢购,对数据库的压力是非常大的,而且如果不使用好数据库的锁机制,还会导致商品、优惠券超卖的问题。我所在的公司也遇到了同样的问题,问题发生在优惠券被超量抢购上,在问题发生后我们开始想办法解决问题,由于自己使用redis比较多,我准备使用redis来解决这个问题。利用redis的高性能和事务特性来解决线上优惠券被超库存抢购的问题,下面我给出我临时解决这个问题的第一版的伪代码,去掉了一些细节:

/**
* 抢优惠券(秒杀)
* @param int $couponId 商品ID
* @param int $uid 用户ID
* @return bool
*/
function secKill($couponId, $uid)
{
//1.初始化Redis连接
$redis = new Redis();
if (!$redis->connect('127.0.0.1', 6379)) {
trigger_error('Redis连接出错!!!', E_USER_ERROR);
} else {
echo '连接正常<br>';
}

//秒杀商品的库存key
$key = 'secKill:'.$couponId.':stock';
$redis->watch($key);

//获取库存
$stock = $redis->get($key);

//秒杀未开始,表示库存为null
if (!$stock && !is_numeric($stock)) {
echo '秒杀未开始';
return false;
}

//判断库存,如果库存大于0,则减库存,将该成功秒杀用户加入哈希表,如果小于等于0,秒杀结束
if ($stock <= 0) {
echo '秒杀已结束';
return false;
}

//用户已经成功秒杀过一次了,不允许再次参与秒杀
if ($redis->sIsMember('secKill:'.$couponId.':uid', $uid)) {
echo '秒杀失败';
return false;
}

//代码走到这里,说明该用户是第一次参与秒杀,将库存减一,然后把这个人放到已抢到的集合表
$redisMulti = $redis->multi();
$redisMulti->decr($key);
$redisMulti->sAdd('secKill:'.$couponId.':uid', $uid);
$result = $redisMulti->exec();

if (empty($result)) {//事务被取消
echo '秒杀失败';
return false;
}

//抢券成功,将优惠券ID和UID放入到队列中,由一个单独的进程队列来消费队列里的数据,向用户推送抢到的优惠券
$redis->lPush('couponOrder', $couponId.'+'.$uid);

return true;
}

$couponId = 11211;
$uid      = mt_rand(1, 100);
secKill($couponId, $uid);

首先,我模拟设置优惠券ID为11211的优惠券库存为10个。

然后,我们使用ab工具来模拟1000次请求,50并发量来测试

ab -n 1000 -c 50 www.test.com/

然后我们通过Redis Desktop Manager来查看一些Redis的结果

couponOrder队列里已经有了10个用户的信息了

并且优惠券的剩余数量也是0了,不再是负数了

同时,用户抢券集合里也保存了10个用户的UID信息。

上面这串代码解决了两个问题:

  • 解决了瞬时的大量查询到数据库上给数据库造成很大压力的问题,流量都被拦截在了redis缓存层
  • 解决了优惠券被超库存抢购的问题

但是,这段代码也存在一定的问题:

  1. 没有使用redis连接池,频繁创建新的redis有一定的性能影响

  2. 由于使用了事务,每一次并发请求中只会有一个用户抢券成功,该并发请求中的其它用户都会失败,只能等第二次并发

  3. 同样还是事务导致的库存遗留问题,如果有10个商品,1000次请求每次200并发量,5次并发请求就完成了1000次请求,但是只会有5个用户成功抢到,如果没有后续的请求,会导致库存还有5份存量

提示:在消费队列里,如果优惠券发放失败,一定要立即记录并短信通知运营管理人员,看看是否能重发或者通过后台手动定向推送给用户。

所以,后续我又使用了lua脚本和redis配合一起来解决了这个问题。具体代码,我会后续整理处理补充完整。

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